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CHAPITRE 1. AVANT-PROPOS 4 Chapitre 1 Avant-propos 1.1 Notation Dans ce mémoire, un effort a été consenti pour que les notations utilisées soient les plus cohérentes possible. En voici la liste : c : Une des classes utilisées pour la classification C : Nombre total de classes (C = 4 dans ce mémoire) d : Une mesure de dissimilarité fc(x) : Probabilité conditionnelle de la classe c G : Matrice de programmation dynamique h : Nombre d’échantillons désirés pour la trace J : Mesure de distorsion (k-means) K : Nombre total de centroïdes, aussi égal au nombre de battements N après rééchantillonnage Ltrace : Longueur d’une segmentation trace M : Nombre total de battements de départ Nc : Nombre de battements dans la classe c prc : Précision pour une classe c d’une matrice de confusion prtot : Précision totale d’une matrice de confusion P : Ensemble des battements de départ pour le rééchantillonnage P r(H = c|X = x) : Probabilité à postériori d’appartenance à la classe c connaissant x Q : Centroïdes après contrainte j ou recentrage R : Ensemble des centroïdes pour le rééchantillonnage se : Sensibilité d’une matrice de confusion sp : Spécificité d’une matrice de confusion S : Seuil de la technique « On The Fly » t : Coût d’une transition (DTW) T : Coût total des transitions (DTW)
CHAPITRE 1. AVANT-PROPOS 5 unk : Booléen d’affectation (k-means) V : Vraisemblance x : Un battement x = [x0, ..., xX−1] X : Longueur d’un battement x y : Un autre battement y = [y0, ..., yY −1] Y : Longueur d’un battement y δ : Augmentation de performance minimale pour continuer la sélection de caractéristiques (voir Chapitre 4) ∆j : Dérivée partielle cumulée ∆ : Valeur finale de la dérivée partielle cumulée µd : Moyenne des mesures de dissimilarité σd : Ecart-type des mesures de dissimilarité Σ : Matrice de covariance 1.2 Glossaire des termes anglophones Boxplot : Graphe représentant des données. Il y est indiqué la médiane (centre du rectangle), les 25 e et le 75 e percentile (respectivement le bas et le haut du rectangle), la données la plus petite et la plus grande (respectivement le trait en bas et en haut) et éventuellement les outliers qui sont représentés par des +. Cluster : Sous-échantillon ou sous-groupe de données homogènes possédant des propriétés similaires, ce qui correspond souvent à des critères de proximité. Clustering : Méthode permettant d’obtenir des clusters à partir de données. Filter : Approche pour la sélection de caractéristiques : utilisation d’un critère indépendant du modèle prédictif. LDA : Ou Analyse Discriminante Linéaire, technique de classification qui fait l’hypothèse de normalité sur les classes. Forward : Méthode de la sélection de caractéristiques. C’est la méthode Filter la plus classique. Outliers : Données hors-normes ou extrêmes. Wrapper : Approche pour la sélection de caractéristiques : utilisation des méthodes comme d’une boite noire pour donner un score à un sous-ensemble de variable. 1.3 Remerciements Je tiens à remercier le professeur Michel Verleysen, le promoteur de ce mémoire, ainsi que Gaël de Lannoy pour leur aide précieuse. Je remercie également tous les membres de mon entourage qui m’ont aidé à relire et finaliser ce rapport.
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CHAPITRE 7. CONCLUSIONS 61 Chapitre
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CHAPITRE 7. CONCLUSIONS 63 7.4 Trav
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BIBLIOGRAPHIE 65 [13] R. Jafari, H.
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